Matplotlib TextPath | Python 图像操作

简介

Matplotlib TextPath 是一个模块，用于创建描绘文本字符轮廓的路径。生成的路径可用于多种用途，例如作为图像的裁剪路径。在本实验中，你将学习如何使用 TextPath 模块为图像创建和自定义文本路径。

虚拟机使用提示

虚拟机启动完成后，点击左上角切换到“笔记本”标签，以访问 Jupyter Notebook 进行练习。

有时，你可能需要等待几秒钟让 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。

如果你在学习过程中遇到问题，随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈，我们将立即为你解决问题。

安装 Matplotlib

在开始之前，你的环境中必须安装 Matplotlib。你可以通过在终端中运行以下命令，使用 pip 进行安装：

pip install matplotlib

导入所需库

首先，导入创建 TextPath 所需的库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.cbook import get_sample_data
from matplotlib.image import BboxImage
from matplotlib.offsetbox import (AnchoredOffsetbox, AnnotationBbox, AuxTransformBox)
from matplotlib.patches import PathPatch, Shadow
from matplotlib.text import TextPath
from matplotlib.transforms import IdentityTransform

创建一个路径裁剪图像补丁

创建一个 PathClippedImagePatch 对象来绘制文本路径的图像。使用以下代码创建一个 PathClippedImagePatch 对象：

class PathClippedImagePatch(PathPatch):
    def __init__(self, path, bbox_image, **kwargs):
        super().__init__(path, **kwargs)
        self.bbox_image = BboxImage(
            self.get_window_extent, norm=None, origin=None)
        self.bbox_image.set_data(bbox_image)

    def set_facecolor(self, color):
        super().set_facecolor("none")

    def draw(self, renderer=None):
        self.bbox_image.set_clip_path(self._path, self.get_transform())
        self.bbox_image.draw(renderer)
        super().draw(renderer)

创建一个偏移框

使用 AuxTransformBox 创建一个偏移框，以添加 PathClippedImagePatch 对象。使用以下代码创建偏移框：

offsetbox = AuxTransformBox(IdentityTransform())
offsetbox.add_artist(p)

创建一个锚定偏移框

使用 AnnotationBbox 创建一个锚定偏移框，以添加偏移框并设置其位置。使用以下代码创建锚定偏移框：

ao = AnchoredOffsetbox(loc='upper left', child=offsetbox, frameon=True,
                           borderpad=0.2)
ax1.add_artist(ao)

添加另一文本

使用 PathPatch 向图像中添加另一文本。使用以下代码添加另一文本：

for usetex, ypos, string in [
            (False, 0.25, r"textpath supports mathtext"),
            (True, 0.05, r"textpath supports \TeX"),
    ]:
        text_path = TextPath((0, 0), string, size=20, usetex=usetex)

        p1 = PathPatch(text_path, ec="w", lw=3, fc="w", alpha=0.9)
        p2 = PathPatch(text_path, ec="none", fc="k")

        offsetbox2 = AuxTransformBox(IdentityTransform())
        offsetbox2.add_artist(p1)
        offsetbox2.add_artist(p2)

        ab = AnnotationBbox(offsetbox2, (0.95, ypos),
                            xycoords='axes fraction',
                            boxcoords="offset points",
                            box_alignment=(1., 0.),
                            frameon=False,
                            )
        ax1.add_artist(ab)

显示图像

使用以下代码显示最终图像：

ax1.imshow([[0, 1, 2], [1, 2, 3]], cmap=plt.cm.gist_gray_r,
               interpolation="bilinear", aspect="auto")
plt.show()

总结

在本实验中，你学习了如何使用 Matplotlib 的 TextPath 模块为图像创建和定制文本路径。按照本实验中概述的步骤，你可以创建具有自定义文本路径的图像，这些图像可用于各种目的。

使用 Matplotlib 自定义文本路径

简介